Informacja

Drogi użytkowniku, aplikacja do prawidłowego działania wymaga obsługi JavaScript. Proszę włącz obsługę JavaScript w Twojej przeglądarce.

English (EN)·Polski (PL)·Yкраїнський (UK)
Przejdź do strony domowej biblioteki Centralna Biblioteka Wojskowa Link otwiera się w nowym oknie Logo biblioteki Prolib Integro - strona głównaCentralna Biblioteka Wojskowa

Wyszukujesz frazę "emitter" wg kryterium: Temat

  Lista filtrów
Wyrównaj
    Wyświetlanie 1-3 z 3
    Tytuł:
    Accurate identification on individual similar communication emitters by using HVG-NTE feature
    Autorzy:
    Li, Ke
    Ge, Wei
    Yang, Xiaoya
    Xu, Zhengrong
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/2128146.pdf
    Data publikacji:
    2021
    Wydawca:
    Polska Akademia Nauk. Czytelnia Czasopism PAN
    Tematy:
    communication emitter
    identification
    feature extraction
    HVG
    NTE
    emiter komunikacji
    identyfikacja
    wyodrębnianie cech
    Opis:
    Individual identification of similar communication emitters in the complex electromagnetic environment has great research value and significance in both military and civilian fields. In this paper, a feature extraction method called HVG-NTE is proposed based on the idea of system nonlinearity. The shape of the degree distribution, based on the extraction of HVG degree distribution, is quantified with NTE to improve the anti-noise performance. Then XGBoost is used to build a classifier for communication emitter identification. Our method achieves better recognition performance than the state-of-the-art technology of the transient signal data set of radio stations with the same plant, batch, and model, and is suitable for a small sample size.
    Źródło:
    Bulletin of the Polish Academy of Sciences. Technical Sciences; 2021, 69, 2; e136741, 1--6
    0239-7528
    Pojawia się w:
    Bulletin of the Polish Academy of Sciences. Technical Sciences
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
    Tytuł:
    Accurate identification on individual similar communication emitters by using HVG-NTE feature
    Autorzy:
    Li, Ke
    Ge, Wei
    Yang, Xiaoya
    Xu, Zhengrong
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/2173613.pdf
    Data publikacji:
    2021
    Wydawca:
    Polska Akademia Nauk. Czytelnia Czasopism PAN
    Tematy:
    communication emitter
    identification
    feature extraction
    HVG
    NTE
    emiter komunikacji
    identyfikacja
    wyodrębnianie cech
    Opis:
    Individual identification of similar communication emitters in the complex electromagnetic environment has great research value and significance in both military and civilian fields. In this paper, a feature extraction method called HVG-NTE is proposed based on the idea of system nonlinearity. The shape of the degree distribution, based on the extraction of HVG degree distribution, is quantified with NTE to improve the anti-noise performance. Then XGBoost is used to build a classifier for communication emitter identification. Our method achieves better recognition performance than the state-of-the-art technology of the transient signal data set of radio stations with the same plant, batch, and model, and is suitable for a small sample size.
    Źródło:
    Bulletin of the Polish Academy of Sciences. Technical Sciences; 2021, 69, 2; art. no. e136741
    0239-7528
    Pojawia się w:
    Bulletin of the Polish Academy of Sciences. Technical Sciences
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
    Tytuł:
    Research on communication emitter identification based on semi-supervised dimensionality reduction in complex electromagnetic environment
    Autorzy:
    Ge, Wei
    Qi, Lin
    Tong, Lin
    Zhu, Jun
    Zhang, Jing
    Zhao, Dongyang
    Li, Ke
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/27311449.pdf
    Data publikacji:
    2023
    Wydawca:
    Polska Akademia Nauk. Czasopisma i Monografie PAN
    Tematy:
    communication emitter identification
    feature extraction
    dimensionality reduction
    VMD
    ESDA
    variational mode decomposition
    exponential semi-supervised discriminant analysis
    identyfikacja emitera komunikacyjnego
    ekstrakcja cech
    redukcja wymiarowości
    rozkład w trybie wariacyjnym
    analiza dyskryminacyjna wykładnicza półnadzorowana
    Opis:
    The individual identification of communication emitters is a process of identifying different emitters based on the radio frequency fingerprint features extracted from the received signals. Due to the inherent non-linearity of the emitter power amplifier, the fingerprints provide distinguishing features for emitter identification. In this study, approximate entropy is introduced into variational mode decomposition, whose features performed in each mode which is decomposed from the reconstructed signal are extracted while the local minimum removal method is used to filter out the noise mode to improve SNR. We proposed a semi-supervised dimensionality reduction method named exponential semi-supervised discriminant analysis in order to reduce the high-dimensional feature vectors of the signals, and LightGBM is applied to build a classifier for communication emitter identification. The experimental results show that the method performs better than the state-of-the-art individual communication emitter identification technology for the steady signal data set of radio stations with the same plant, batch and model.
    Źródło:
    Bulletin of the Polish Academy of Sciences. Technical Sciences; 2023, 71, 4; art. no. e145766
    0239-7528
    Pojawia się w:
    Bulletin of the Polish Academy of Sciences. Technical Sciences
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
      Wyświetlanie 1-3 z 3

      Ta witryna wykorzystuje pliki cookies do przechowywania informacji na Twoim komputerze. Pliki cookies stosujemy w celu świadczenia usług na najwyższym poziomie, w tym w sposób dostosowany do indywidualnych potrzeb. Korzystanie z witryny bez zmiany ustawień dotyczących cookies oznacza, że będą one zamieszczane w Twoim komputerze. W każdym momencie możesz dokonać zmiany ustawień dotyczących cookies